47、Power BI Desktop:高级图表格式化与多样化可视化类型应用

Power BI Desktop:高级图表格式化与多样化可视化类型应用

1. 图表分析线操作

在 Power BI Desktop 中,为分析元素添加多条线是可行的。例如,可以为图表中的每个数据元素添加多个平均值。操作时,只需在想要添加另一条线的部分再次点击“添加”,然后定义设置以达到所需结果。不过,这种技术虽然能丰富数据故事,但也可能影响图表的可见性,所以应谨慎使用。

若要添加百分位线,可能需要调整数据元素最大值的实际百分位值,可通过“百分位”滑块进行更改。

移除分析线的步骤如下:
1. 点击“分析”图标。
2. 展开要移除的线对应的部分。
3. 点击要移除的线右侧的叉号。

需要注意的是,在图表中无法直接选择分析线。

2. 散点图对称阴影与比率线

Power BI Desktop 的两个新功能——对称阴影和比率线,有助于在散点图中洞察数据趋势。

对称阴影

此功能可让用户查看哪些点在 X 轴上的值高于 Y 轴(反之亦然)。以下是具体操作步骤:
1. 使用以下元素创建散点图:
- 详细信息:品牌(来自库存表)
- X 轴:销售价格(来自发票行表)
- Y 轴:里程数(来自库存表)
2. 选中散点图,点击“可视化”窗格中的“分析”图标(放大镜)。
3. 展开“对称阴影”部分。
4. 点击“添加”。
5. 从可用颜色调色板中选择上半部分阴影的颜色。
6. 从可用颜色调色板中选择下半部分阴影的颜色。
7. 调整“透明度”滑块,将透明度设置为 35%。 <

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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